统计学数据分析
统计学中的数据分析方法
统计学中的数据分析方法数据分析是一项利用数据来解决问题、理解现象、探索趋势以及提升业务质量的关键活动。
它是通过收集、清理、整理和分析数据的过程来获得有用的见解和决策。
统计学是研究这些数据的基本科学，常被用于数据分析中。
随着数据科学的崛起，有许多现代技术趋势正在影响数据分析的方式。
在本文中，我们将探讨一些统计学中的数据分析方法。
1. 假设检验假设检验是我们使用的一种流行的统计学方法，用于在不同的规律性，也就是在两种或更多样本之间进行比较。
这种方法用于确定分析的结果是否随机发生，或是否存在系统性方式。
通过检验结果和期望之间是否存在差异，我们可以确定某一个样本是否与其他样本不同，从而判断数据分析中的决定是否可行。
2. 方差分析方差分析是用于比较来自不同数据源的数据集之间差异的一种统计学技术。
方差分析用于测试一个样本组成员是否出于同一个整体总体，或者是否来自不同的独立总体。
从而，可以通过统计学技术进行分析，找出这些差异，并识别出导致差异的原因。
通过寻找数据的来源、位置、大小和可能的来源，我们可以确定数据集之间的关系。
3. 回归分析回归分析是一种使用估计函数和模型来解释和预测变量之间关系的统计学方法。
通过找到自变量和因变量之间的关系，我们可以基于其它变量的特征推测某个变量的属性。
例如，该技术可用于预测销售额，也可用于预测计算机系统的性能和用户对应用程序的反应。
回归分析可以用来分析线性和非线性关系，用于解决分类问题，其广泛应用标志着它在数据分析中的持久地位。
4. 聚类分析聚类是将具有共同属性的对象分为不同的组别以协助数据分析和信息检索的一种方法。
聚类分析采用一些质量标准来指导任务，然后利用统计学方法来识别数据的相似性和区别。
例如，聚类分析可用于识别不同产品之间的关系，以及确定可能导致不同关系的因素。
聚类分析还可用于群体分析，以了解不同时期、不同地区或不同用户群体之间的差异。
5. 核密度估计核密度估计是一种用于分析单变量数据的常见方法。
统计学和数据分析方法
统计学和数据分析方法统计学和数据分析是现代社会中非常重要的学科和工具。
它们帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，帮助我们做出合理的决策。
本文将介绍统计学和数据分析方法的基本概念、应用领域以及在实际问题中的运用。
一、统计学的概念和基本原理统计学是一门研究收集、处理、分析和解释数据的学科。
其基本原理包括以下几个方面：1. 数据的收集和整理：统计学要求有良好的数据收集方法和技巧，以确保数据的可靠性和有效性。
常用的数据收集方式包括问卷调查、实验观察和抽样调查等。
2. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法，包括计数、均值、中位数、标准差等。
通过描述统计分析，我们可以了解数据的分布形态、集中趋势和离散程度。
3. 推论统计分析：推论统计分析是在从样本数据中获得结论的基础上，对总体进行推断的方法。
常用的推论统计方法包括假设检验和置信区间估计等。
4. 数据可视化：数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展示出来，直观地反映数据的变化和规律。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
二、数据分析方法的应用领域统计学和数据分析方法广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业和市场研究：通过统计学和数据分析方法，可以对消费者行为、市场需求进行研究和分析，为企业决策提供可靠依据。
2. 医学和生物学研究：在医学和生物学领域，统计学和数据分析方法帮助科学家们分析大量的实验数据，研究疾病发生机制、药物疗效等。
3. 社会科学研究：统计学是社会科学研究中必不可少的工具，可以用来分析人口统计学数据、调查数据等，解决社会问题并提供政策建议。
4. 金融和投资分析：统计学和数据分析在金融和投资领域的应用广泛，可以帮助金融机构和投资者分析市场风险、预测股票价格等。
5. 环境和能源研究：通过统计学和数据分析方法，可以对环境污染、能源消耗等进行分析和预测，为环境保护和可持续发展提供科学支持。
三、统计学和数据分析方法在实际问题中的运用统计学和数据分析方法在解决实际问题中发挥着重要的作用。
统计学的数据分析方法
统计学的数据分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
在处理大量数据时，统计学提供了一系列强大的方法和技术，用来揭示数据中的模式和关联性。
本文将简要介绍统计学的数据分析方法，并探讨其在现代社会中的应用。
一、描述统计学方法描述统计学方法是统计学中最基本的分析方法之一，它主要用于对数据进行概括和描述。
常用的描述统计学方法包括以下几种：1.集中趋势测量：通过计算平均值、中位数和众数等指标，可以了解数据的集中趋势，即数据的中心位置在哪里。
2.离散程度测量：通过计算标准差、方差和极差等指标，可以了解数据的分散程度，即数据的变异程度。
3.数据分布分析：通过绘制直方图、饼图、箱线图等图表，可以直观地展示数据的分布特征和异常情况。
二、推断统计学方法推断统计学方法是在样本数据的基础上，通过对总体进行推断或者进行假设检验，从而对总体的特征做出推断。
常用的推断统计学方法包括以下几种：1.参数估计：通过样本数据估计总体参数，如使用样本均值估计总体均值，使用样本标准差估计总体标准差等。
2.假设检验：通过对样本数据进行假设检验，判断总体的假设是否成立。
常用的假设检验方法有t检验、F检验、卡方检验等。
3.置信区间：通过计算样本统计量的置信区间，得出总体参数的一个区间估计。
置信区间可以提供总体参数估计的不确定性范围。
三、多元统计学方法多元统计学方法是用于分析多个变量之间复杂关系的统计方法。
它能够揭示变量之间的相互作用和依赖关系，从而帮助我们理解问题的本质和解决问题。
常用的多元统计学方法包括以下几种：1.回归分析：用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立回归模型进行预测和解释。
2.方差分析：用于比较多个组别或处理之间的差异性，判断它们是否显著。
3.主成分分析：用于研究多个变量之间的主要特征和相互关系，从而进行数据降维和简化。
四、统计学的应用领域统计学的数据分析方法在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1.医学研究：统计学方法在临床试验、流行病学调查等医学研究中起着重要的作用，可以帮助研究人员理解疾病的发病机理、评估治疗方法的有效性等。
统计学与数据分析
统计学与数据分析统计学与数据分析是一门发展迅速的学科，在不同领域中都起到了重要的作用。
它们使用各种统计方法和技术来收集、整理、分析和解释数据，从而为决策和预测提供有力支持。
本文将介绍统计学与数据分析的基本概念、应用领域和重要性。
1. 统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它包括描述统计和推论统计两个主要分支。
描述统计用于总结和展示数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差等。
推论统计则使用样本数据来做出对总体数据的推断，例如通过假设检验和置信区间来判断差异的显著性。
2. 数据分析的基本概念数据分析是使用统计方法和技术对数据进行解析和解释的过程。
它可以帮助我们识别数据中的模式和趋势，发现数据背后的规律，并从中得出结论和决策。
数据分析方法包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘和模型建立等。
3. 应用领域统计学与数据分析在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个例子： - 经济学：统计学和数据分析在经济学中可以用于分析经济增长、就业率、通货膨胀等经济指标的变化趋势，为经济决策提供依据。
- 医学：统计学和数据分析在医学研究中可以用于分析药物的疗效、疾病的发病率、患者的生存率等，从而改进医疗实践和治疗方案。
- 社会科学：统计学和数据分析在社会科学研究中可以用于调查问卷的设计与分析、抽样调查的实施与分析，帮助研究者了解和解释社会现象。
- 市场营销：统计学和数据分析在市场营销中可以用于分析消费者行为、市场需求、竞争对手的表现等，从而制定有效的市场营销策略。
4. 重要性统计学和数据分析对于决策和预测具有重要的作用。
通过对数据进行分析和解释，可以帮助我们理解过去的趋势和模式，并对未来做出预测。
统计学和数据分析还可以帮助我们发现问题，并解决实际生活中的挑战。
例如，在流行病学中，通过分析疾病的传播模式和群体行为，可以制定有效的公共卫生政策。
总之，统计学与数据分析作为一门发展迅速的学科，对各个领域都具有重要意义。
统计学中的数据分析方法
统计学中的数据分析方法统计学中的数据分析方法在现代社会中扮演着重要的角色。
随着数据的快速增长和技术的进步，数据分析变得越来越重要，它可以帮助我们从大量的数据中提取有意义的信息，并为决策制定提供有效的依据。
本文将介绍一些常见的统计学中的数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基础的数据分析方法之一。
它通过使用各种统计指标，如均值、中位数、标准差等，对数据进行总结和描述。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、趋势和基本特征。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种常用的数据分析方法，它通过可视化和统计方法来探索数据的内在模式和结构。
EDA可以帮助我们发现数据中的关联、异常值和缺失值等问题，并提供数据的初步认识和理解。
3. 相关分析相关分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
通过计算相关系数，我们可以衡量变量之间的线性关系的强度和方向。
相关分析可以帮助我们确定变量之间的相互依赖性，并找出是否存在任何潜在的关联。
4. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法。
它通过拟合一个数学模型，可以预测一个或多个自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的因果关系，并进行预测和控制。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
通过计算不同组之间的方差和组内方差，方差分析可以确定是否存在统计显著性。
方差分析可以在实验设计和数据比较中起到重要的作用。
6. 聚类分析聚类分析是一种将相似观测对象分组的统计方法。
聚类分析通过计算观测对象之间的相似度，将它们划分为不同的群组。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏结构和模式，并从中提取有用的信息。
7. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间相关数据的统计方法。
通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性等特征，时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
综上所述，统计学中的数据分析方法涵盖了描述性统计分析、探索性数据分析、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析和时间序列分析等多种技术。
统计学数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述1. 项目背景随着大数据时代的到来，统计学数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过对某企业销售数据的统计分析，揭示企业销售状况，为企业的决策提供数据支持。
2. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业2019年至2021年的销售数据，包括销售额、销售量、客户数量、产品类别等。
3. 分析目的通过对销售数据的统计分析，本报告旨在：（1）了解企业销售的整体状况；（2）分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；（3）识别销售过程中的优势和不足，为企业制定营销策略提供依据。
二、数据分析方法本报告采用以下统计学方法对销售数据进行分析：1. 描述性统计：计算销售额、销售量、客户数量等指标的均值、标准差、最大值、最小值等；2. 交叉分析：分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；3. 相关性分析：分析销售额与销售量、客户数量等指标之间的关系；4. 回归分析：建立销售额与相关影响因素的回归模型，预测未来销售趋势。
三、数据分析结果1. 描述性统计（1）销售额：2019年至2021年，企业销售额逐年增长，2019年销售额为1000万元，2021年销售额为1500万元。
（2）销售量：2019年至2021年，企业销售量逐年增长，2019年销售量为1000件，2021年销售量为1500件。
（3）客户数量：2019年至2021年，企业客户数量逐年增长，2019年客户数量为1000户，2021年客户数量为1500户。
2. 交叉分析（1）产品类别：分析不同产品类别的销售情况，发现A类产品销售额占比最高，达到40%，其次是B类产品，占比30%。
（2）销售渠道：分析不同销售渠道的销售情况，发现线上销售渠道销售额占比最高，达到60%，其次是线下销售渠道，占比40%。
3. 相关性分析（1）销售额与销售量：通过计算相关系数，发现销售额与销售量之间存在较强的正相关关系（相关系数为0.85）。
（2）销售额与客户数量：通过计算相关系数，发现销售额与客户数量之间存在中等程度的正相关关系（相关系数为0.65）。
统计学与数据分析
统计学与数据分析统计学和数据分析是当前数学和计算机科学研究领域的两个重要分支。
随着互联网、传感器等技术的发展，人们所获得的信息量越来越巨大，如何从海量的数据中获取有用的信息成为了亟待解决的问题。
统计学和数据分析正是针对这一问题而生。
本文将从它们的定义、应用、发展历程及未来展望等方面来探讨这两门学科。
一、统计学定义及应用统计学是对数字数据的收集、分析、解释、展示和推断的科学，它有时被描述为数据科学的一种分支。
在实践中，统计学为人类提供了许多有用的工具，如假设检验、回归分析、贝叶斯推断、时间序列分析等等，这些工具可应用于医学、经济、政治、社会、心理等各个领域。
统计学的应用领域广泛，比如医疗卫生管理中的病人生存率分析、经济管理中的市场趋势预测、企业管理中的财务风险评估、社会管理中的人口变化分析等等。
在现代社会中，人们越来越依赖于数据来做出决策，而统计学就是为了从这些数据中获取有用信息的工具。
二、数据分析定义及应用数据分析是对数据进行分析、处理、解释的过程，目的是根据数据得出结论，从而提高决策质量。
数据分析基于应用数学、统计学、数据挖掘等多学科知识，且应用广泛，既可以用于商业和金融领域、医疗保健和社会专业、政府和非牟利等领域，还可以用于学术研究和科学发现等领域。
在商业和金融领域，数据分析可应用于销售预测、客户行为分析、市场推广等方面，从而帮助企业更好地决策。
在医疗保健和社会专业领域，数据分析可用于日常临床工作、疾病监测以及医疗保健管理等方面，从而提高医疗保健水平。
在政府和非牟利领域，数据分析常应用于社会问题、安全问题、环境问题等方面，以更好地保障公众利益。
在学术研究和科学发现领域，数据分析可以用于分析实验数据、发现新的科学现象、验证学术猜测等方面，从而推进科学研究。
三、统计学和数据分析的发展历程统计学和数据分析的历史可以追溯到公元前五世纪的希腊。
在十九世纪初，统计学逐渐从数据的收集和组织中发展出来，开始注重解释、推断和预测。
统计学中数据分析方法汇总
统计学中数据分析方法汇总数据分析是统计学的一个重要领域，它涵盖了许多不同的方法和技术。
本文将对统计学中常用的数据分析方法进行汇总，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
1. 描述统计方法描述统计方法用于对数据进行总结和描述。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
这些方法能够帮助我们对数据的分布和趋势进行了解，从而更好地进行数据分析和决策。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是在数据分析的初期阶段进行的一种方法。
它包括数据可视化、数据总结、异常值检测等技术。
通过EDA，我们能够对数据进行初步的探索和理解，并且可以为后续的深入分析提供基础。
3. 参数估计方法参数估计方法用于从样本数据中估计总体的未知参数。
常用的参数估计方法包括最大似然估计、矩估计等。
这些方法可以帮助我们根据样本数据推断出总体的特征，从而进行更准确的数据分析和预测。
4. 假设检验方法假设检验方法用于判断两个或多个总体之间的差异是否显著。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
这些方法可以帮助我们进行统计推断，判断样本差异是否具有统计学意义。
5. 回归分析方法回归分析方法用于研究因变量与自变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助我们预测和解释因变量的变化，从而进行有效的数据分析和预测。
6. 时间序列分析方法时间序列分析方法用于研究随时间变化的数据。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
这些方法可以帮助我们探究时间序列数据的趋势、季节性和周期性，从而进行时间序列的数据分析和预测。
7. 非参数统计方法非参数统计方法不依赖于总体的具体分布形式，通常用于处理无法满足参数假设的数据。
常见的非参数统计方法包括秩和检验、K-S检验、Wilcoxon符号秩检验等。
这些方法具有较强的鲁棒性，适用于各种类型的数据分析和推断。
总结：统计学中的数据分析方法是多种多样的，本文汇总了描述统计方法、探索性数据分析、参数估计方法、假设检验方法、回归分析方法、时间序列分析方法和非参数统计方法等。
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（一）名称：对居民生活质量进行因子分析可靠性统计量Cronbach's Alpha 项数.707 19信度为0.707，<80,所以信度不可接受，需要修订。
KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.797Bartlett 的球形度检验近似卡方1262.752df 171Sig. .000Bartlett球度检验统计量为1262.752。
检验的P 值接近0。
表明19个变量之间有较强的相关关系。
而KMO统计量为0.797，接近0.8。
适合作因子分析。
公因子方差初始提取您如何评价您的生活质量？ 1.000 .689您满意自己的健康吗 1.000 .8961.000 .800身体疼痛会妨碍您处需要做的事情吗？您需要靠医的帮助应付日常生1.000 .701活吗？您享受生活吗？ 1.000 .890您觉得自己的生命有意义吗？ 1.000 .937您集中的能有多好？ 1.000 .706在日常生活中，您感到安全吗？1.000 .833您所处的环境健康吗？ 1.000 .522您每天的生活有足够的吗？ 1.000 .896您能接受自己的外表吗？ 1.000 .927您有足够的钱应付所需吗？ 1.000 .942您有机会从事休闲活动吗？ 1.000 .908您满意自己的睡眠况吗？ 1.000 .855您对自己从事日常活动的能满意吗？1.000 .886您满意自己的工作能吗？ 1.000 .811您满意自己的人际关系吗？ 1.000 .915您满意所使用的交通运输方式吗？1.000 .864您常有负面的感受吗？ 1.000 .898提取方法：主成份分析。
除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。
解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 8.083 42.540 42.540 8.083 42.540 42.540 5.967 31.407 31.4072 3.410 17.949 60.488 3.410 17.949 60.488 3.322 17.483 48.8903 1.691 8.898 69.387 1.691 8.898 69.387 2.931 15.426 64.3164 1.529 8.047 77.434 1.529 8.047 77.434 1.960 10.316 74.6325 1.161 6.112 83.546 1.161 6.112 83.546 1.694 8.914 83.5466 .827 4.355 87.9017 .604 3.180 91.0808 .363 1.912 92.9939 .325 1.711 94.70410 .260 1.369 96.07211 .198 1.044 97.11612 .139 .734 97.85013 .114 .602 98.45314 .094 .493 98.94615 .066 .348 99.29316 .046 .240 99.53417 .039 .204 99.73818 .030 .157 99.89519 .020 .105 100.000提取方法：主成份分析。
由于特征值是由大到小排列，所以第一个共同因素的解释变异量通常是最大者8.083，其次是第二个3.410，第三个是1.691，第四个是1.529，第五个是1.161,五个累积的解释变异量占83.546%,在80%以上。
旋转成份矩阵a成份1 2 3 4 5您如何评价您的生活质量？.541-.089 .495 -.365 -.096您满意自己的健康吗-.188 -.758.147 -.018 .515身体疼痛会妨碍您处需要做的.275 .420 .208 .643-.302事情吗？您需要靠医的帮助应付日常生.041 .792.129 .129 .195活吗？您享受生活吗？.894.278 .076 .069 .055您觉得自己的生命有意义吗？.751.594 .011 .140 .021您集中的能有多好？.626-.192 .092 .404 -.325.083 .037 .823.001 .383在日常生活中，您感到安全吗？您所处的环境健康吗？.429 .499-.168 .217 -.114您每天的生活有足够的吗？-.150 -.867.180 -.166 .250您能接受自己的外表吗？.668-.099 .651 .179 -.128您有足够的钱应付所需吗？.928.114 -.071 .138 -.210您有机会从事休闲活动吗？.617 .211 .656.224 -.046您满意自己的睡眠况吗？-.197 -.177 .054 -.882.062-.252 -.345 .800-.049 -.246您对自己从事日常活动的能满意吗？您满意自己的工作能吗？.035 -.145 .010 -.134 .878您满意自己的人际关系吗？.653.211 .458 .454 .165.896.134 -.015 .153 .139您满意所使用的交通运输方式吗？您常有负面的感受吗？-.758-.406 -.372 -.065 -.123提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 8 次迭代后收敛。
第一个因子与“您如何评价您的生活质量？”“您享受生活吗？”“您觉得自己的生活有意义吗？”“您的集中能力有多好？”“你能接受自己的外表吗？”“您有足够的钱应付所需吗？”“您满意自己的人际关系吗？”“您满意所使用的交通运输方式吗？”“您常有负面的感受吗？”这几个载荷系数较大，主要解释了这几个变量。
从实际意义上看，可以把因子1姑且命名为“生活水平”因子；第二个因子与“您满意自己的健康吗？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您所处的环境健康吗？”“您每天的生活有足够的吗？”这几个变量的载荷系数较大，主要解释了这几个变量，从实际意义看，可以将因子2姑且命名为“健康水平”因子；第三个因子与“在日常生活中您感到安全吗？”“您有机会从事休闲活动吗？”“您对自己从事日常活动的能力满意吗？”这几个荷载系数较大，主要解释了这几个变量。
从实际意义上看，可以把因子3命名为“活动能力”因子；第四个因子与“身体疼痛会妨碍你所需要做的事情吗？”“你满意自己的睡眠状况吗？”这两个变量的载荷系数较大，主要解释了这两个变量，从实际意义看，可以将因子4姑且命名为“身体适应能力”因子；第五个因子与“您满意自己的工作能力吗？”这个变量的载荷系数较大，主要解释了这个变量，从实际意义看，可以将因子5姑且命名为“工作能力”因子。
（二）名称：通过因子分析寻找影响商业银行业绩的主要因素KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.602Bartlett 的球形度检验近似卡方192.126df 28Sig. .000Bartlett球度检验统计量为192.126。
检验的P值接近0。
表明8个变量之间有较强的相关关系。
而KMO统计量为0.602，KMO值>0.5,适合作因子分析。
公因子方差初始提取每股收益（元） 1.000 .980每股净资产（元） 1.000 .948每股收入（元） 1.000 .973净资产收益率 1.000 .652资产负债率 1.000 .487股价（元） 1.000 .928收益增长率（%） 1.000 .912利润增长率（%） 1.000 .925提取方法：主成份分析。
除了净资产收益率、资产负债率之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。
解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 4.948 61.844 61.844 4.948 61.844 61.844 4.027 50.340 50.3402 1.858 23.224 85.068 1.858 23.224 85.068 2.778 34.728 85.0683 .745 9.313 94.3814 .393 4.907 99.2885 .046 .569 99.8576 .008 .100 99.9577 .003 .036 99.9938 .001 .007 100.000提取方法：主成份分析。
由于特征值是由大到小排列，所以第一个共同因素的解释变异量通常是最大者4.948，其次是第二个1.858，二者累积的解释变异量占85.068%,在80%以上。
成份矩阵a成份12 每股收益（元） .937 -.320 每股净资产（元） .833 -.505 每股收入（元） .966 -.200 净资产收益率 .757 .280 资产负债率 .654 .244 股价（元） .883 -.387 收益增长率（%） .562 .772 利润增长率（%）.590.760提取方法 :主成分分析法。
a. 已提取了 2 个成份。
H 12=0.9372+（-0.320）2=0.980 H 22=0.8332+（-0.505）2=0.949 H 32=0.9662+(-0.200)2=0.973 H 42=0.7572+ 0.2802=0.651 H 52=0.6542+0.2442=0.487 H 62=0.8832+(-0.383)2=0.926H 52=0.5622+0.7722=0.911 H 62=0.5902+0.7602=0.925λ1 =a 112+a 212+a 312+a 412+a 512+a 612=0.9372+0.8332+0.9662+0.7572+0.6542+0.8832+0.5622+0.5902=4.948λ2 =a 122+a 222+a 322+a 422+a 522+a 622=0.3202+0.5052+(-0.200)2+0.2802+0.2442+(-0.383)20.7722+0.7602=1.858旋转成份矩阵a成份12 每股收益（元） .960 .243 每股净资产（元） .973 .032 每股收入（元） .918 .360 净资产收益率 .481 .648 资产负债率 .414 .562 股价（元）.950.158收益增长率（%）.050 .954利润增长率（%）.080 .959提取方法 :主成分分析法。